Perché è necessario monitorare progetti di scraping su larga scala e di lunga durata (e come farlo nel modo giusto)

Ehilà!

Se esegui progetti di web scraping su larga scala che estraggono dati da migliaia o addirittura milioni di pagine al giorno, probabilmente ti sei imbattuto in alcuni problemi che ti hanno causato mal di testa. Lo scraping su larga scala comporta sfide e insidie uniche che possono sabotare la qualità dei dati o sprecare tempo e risorse informatiche.

La buona notizia è che monitorare attentamente i tuoi raschiatori può aiutarti a evitare e risolvere rapidamente molti problemi comuni. In questa guida condividerò i problemi principali che emergono nei grandi progetti di scraping in base ai miei 5 anni di esperienza come esperto di web scraping. Ho riscontrato questi problemi in prima persona mentre gestivo raschiatori che estraggono milioni di punti dati al giorno.

Fornirò inoltre le migliori pratiche consigliate per monitorare i raschiatori e farli funzionare senza intoppi. Implementando la registrazione, il monitoraggio delle metriche, gli avvisi e altro ancora, puoi rimanere aggiornato sui tuoi scraper e assicurarti che forniscano dati tempestivi e di alta qualità.

Iniziamo!

Perché monitorare i tuoi progetti di web scraping?

Prima di entrare nei problemi specifici che il monitoraggio aiuta a evitare, è importante capire perché il monitoraggio è fondamentale per la raschiatura su larga scala.

Più dati significano più potenziali problemi

Quando estrai migliaia o milioni di punti dati da centinaia o migliaia di pagine, ci sono semplicemente più possibilità che qualcosa vada storto. Alcuni potenziali problemi includono:

Il layout del sito web cambia, rompendo il tuo raschietto
Il tuo IP viene bloccato temporaneamente
Errori del server o interruzioni della rete interrompono lo scraping
I dati vengono analizzati o formattati in modo errato

Con lo scraping su piccola scala, potresti essere in grado di individuare manualmente questi tipi di problemi. Ma su larga scala, questi fallimenti passano facilmente inosservati. Senza monitoraggio, non saprai che i tuoi dati sono incompleti o imprecisi.

L'utilizzo delle risorse aumenta

Eliminare milioni di pagine significa probabilmente eseguire dozzine o centinaia di processi di scraping contemporaneamente. Ogni processo consuma risorse di calcolo come memoria, CPU e larghezza di banda.

Secondo un'analisi, uno scraper che estrae dati da 1,000 pagine al minuto avrebbe bisogno di:

4 GB di RAM
Core della CPU 4
5 Mbps di larghezza di banda

Pertanto, un grande scraper in esecuzione su più server potrebbe facilmente bruciare terabyte di larghezza di banda al mese e migliaia di ore di elaborazione.

Un monitoraggio attento ti aiuta a fornire le risorse giuste per le tue esigenze di scraping e a prevenire eccedenze o interruzioni.

La qualità dei dati è fondamentale

Per la maggior parte degli scraper, l'obiettivo finale sono dati tempestivi e di alta qualità. Ma i problemi legati alla qualità dei dati diventano sempre più probabili su larga scala:

Secondo un sondaggio, il 60% delle aziende afferma che la scarsa qualità dei dati porta a una perdita di entrate
Dati imprecisi o obsoleti riducono la fiducia e l’affidabilità
I dati mancanti o incompleti lasciano lacune nell’analisi

Monitorando i tuoi scraper, puoi individuare rapidamente eventuali problemi di qualità dei dati e correggerli prima che incidano sull'analisi e sulle decisioni a valle.

Fai attenzione a questi comuni problemi di web scraping

Nelle sezioni seguenti, tratterò alcuni dei punti critici e degli errori più frequenti che vedo nei grandi progetti di web scraping, insieme al modo in cui il monitoraggio aiuta a minimizzarli e risolverli.

Il sito web cambia rompendo i raschiatori

Questo è di gran lunga il problema più comune in qualsiasi operazione di raschiatura di lunga durata. Nel corso del tempo, i siti cambiano inevitabilmente la struttura e il layout delle pagine in modi che possono rompere gli scraper creati per il vecchio design.

Secondo un’analisi di oltre 50 milioni di pagine web:

In media, le pagine cambiano ogni 58 giorni
Il 93% delle pagine cambia entro un anno

Quindi non è una questione di if i tuoi siti di destinazione cambieranno: è così quando. In mancanza di monitoraggio, il tuo raschietto smetterà improvvisamente di funzionare senza una ragione chiara.

Monitorando i tassi di errore e i volumi di dati, puoi notare immediatamente un calo inaspettato e indagare su potenziali modifiche al sito. Ad esempio, una serie di messaggi di registro come questa segnalerebbe un potenziale problema:

10:05 AM - Extracted 550 items 
10:35 AM - Extracted 0 items
10:45 AM - 0 items extracted

È quindi possibile rivedere manualmente le pagine e aggiornare di conseguenza il raschietto. Molti servizi di scraping commerciale includono anche il rilevamento delle modifiche per contrassegnare automaticamente le modifiche del sito.

Consiglio inoltre di ricontrollare periodicamente gli scraper sui siti soggetti ad aggiornamenti frequenti. Per i siti che cambiano ogni 2-4 settimane, un ricontrollo mensile può rilevare i cambiamenti di layout prima che rompano il raschietto.

Essere bloccati dai siti web

In qualità di esperto di web scraping, sono sicuro che tu abbia familiarità con il fatto di essere bloccato o inserito nella lista nera dei siti. Questo è un altro mal di testa estremamente comune su larga scala.

Maggiore è la scala delle richieste che invii a un dominio, maggiore è la probabilità che utilizzino il blocco. I segni comuni che sei stato bloccato includono:

Errori HTTP 403
Vengono visualizzati i CAPTCHA
Completa mancanza di risposta dal server

I blocchi possono essere a livello di singolo IP o applicarsi a tutto il sito. Un singolo IP che raggiunge centinaia di pagine al minuto è un segnale di allarme immediato per molti siti. Le operazioni di scraping su larga scala utilizzano spesso migliaia di proxy IP residenziali per evitare blocchi ad ampio raggio.

Ma i proxy non sono una soluzione completa, poiché i singoli IP possono ancora essere bloccati. Tenendo traccia dei codici di risposta e dei tassi di errore, il blocco diventa evidente:

10:00 AM - 0 errors, 200 pages scraped
10:15 AM - 403 errors on 50% of requests 
10:30 AM - 100% errors, 0 pages scraped

Al primo segno di blocco, puoi ruotare diversi proxy e IP per ridurre al minimo le interruzioni. Ti consiglio anche di limitare leggermente le tue richieste se vedi blocchi frequenti. Anche se attendere qualche secondo in più tra una richiesta e l'altra sacrifica un po' di velocità, nella mia esperienza riduce drasticamente il tasso di blocco.

Problemi di analisi e qualità dei dati

Anche se il tuo scraper funziona senza errori, i dati estratti potrebbero comunque presentare seri problemi di qualità:

Campi mancanti
Dati parziali o non corretti
Dati duplicati o obsoleti
Dati formattati in modo errato

Piccoli bug di analisi possono passare inosservati ma diventare seri grattacapi su larga scala. Solo un tasso di errore dei dati del 2% in un milione di record significa 1 record errati!

Registrando un campione di dati estratti, puoi esaminarlo manualmente per eventuali problemi di analisi. Per esempio:

Record 1:
   Name: Jane Doe 
   Location: Springfield
   Phone: 555-1234

Record 2:  
   Name: 
   Location: Springfield, VA  
   Phone:

Nell'esempio precedente, il Record 1 appare pulito mentre nel Record 2 mancano il nome e il telefono. Ti consigliamo di correggere rapidamente i bug che causano questi problemi di qualità dei dati.

Dovresti anche registrare avvisi per eventuali errori di analisi, errori HTTP e altre anomalie in modo che possano essere corretti:

WARN: Failed to parse phone number for page https://www.site.com/john-smith

L'impostazione degli intervalli di valori attesi può anche aiutare a individuare valori anomali che segnalano problemi:

WARN: Parsed price of $987,543 on page https://www.site.com/product-1. Expected max of $2,000.

Essendo rigorosi riguardo alla qualità dei dati fin dall'inizio, potrai beneficiare di dati puliti e affidabili a valle.

Errori del server e guasti imprevisti

Server, reti, API e siti Web possono tutti subire guasti sporadici che interrompono lo scraping. Questi possono derivare da cose come:

Server travolgenti di traffico di punta
Interruzioni del database
Guasti infrastrutturali a cascata

Secondo un'analisi, il sito web medio presenta 2.5 interruzioni al mese, con un'interruzione media della durata di 107 minuti.

Gli scraper che riscontrano questi problemi registreranno una serie di timeout, errori 500, errori di connessione e altri avvisi:

WARN: Timeout contacting server after 30,000 ms

ERR: API call failed with 500 Server Error

ERR: Connection refused by 35.231.12.167

Senza monitorare questi errori, potresti perdere intere quantità di dati durante le interruzioni. Ma individuare rapidamente gli errori ti consente di riprovare o mettere in pausa lo scraping durante gli errori più gravi.

In alcuni casi, potresti voler attivare immediatamente gli avvisi in modo che i problemi possano essere risolti il prima possibile. Se la tua azienda fa affidamento su dati raccolti quasi in tempo reale, le interruzioni richiedono una risposta urgente.

Utilizzo e costi eccessivi delle risorse

A seconda della tua infrastruttura, il web scraping può consumare rapidamente notevoli risorse di calcolo. Gli scraper in esecuzione su piattaforme cloud come AWS possono accumulare fatture ingenti da:

Utilizzo elevato di memoria/CPU
Grandi quantità di utilizzo della larghezza di banda
Aumentare costantemente i server

Ho visto aziende spendere migliaia di dollari in più al mese superando il fabbisogno di risorse previsto. Monitorare attentamente l'utilizzo aiuta a dimensionare correttamente i server.

Ad esempio, puoi monitorare metriche come:

Utilizzo massimo della CPU: 85%
Utilizzo massimo della memoria: 7.2 GB
Larghezza di banda mensile: 18 TB

Se l'utilizzo di picco non supera mai il 50% delle risorse, è probabile che tu possa ridimensionare i tuoi server per risparmiare sui costi.

Il monitoraggio dei picchi di utilizzo aiuta inoltre a individuare eventuali scraper o loop fuori controllo che consumano risorse eccessive. Se l'utilizzo della CPU su un server passa improvvisamente dal 40% al 90%, merita un'indagine.

Migliori pratiche per il monitoraggio dei progetti di scraping

Ora che conosci i principali problemi che il monitoraggio aiuta a evitare, discutiamo alcune procedure consigliate per l'impostazione del monitoraggio.

Basandomi sulla gestione di tonnellate di progetti di raschiatura su larga scala, consiglio una combinazione di:

Registrazione strutturata
Tracciamento delle prestazioni
Gestione degli errori
Avviso
Campionamento dei dati

Insieme, questi ti danno una visibilità essenziale sulle operazioni e sui dati dei tuoi raschiatori.

Registrazione strutturata

La registrazione strutturata significa mantenere registri dettagliati non solo degli errori, ma anche dei parametri e dei passaggi chiave durante il normale funzionamento. Alcune cose fondamentali da registrare:

Statistiche per raschiatore:

Pagine raschiate
Elementi estratti
errori

Dati per pagina:

URL
Codice di stato HTTP
Tempo trascorso
Dati estratti

Statistiche globali:

Pagine complessive raschiate
Orari di inizio/fine
Eventuali riavvii

I log dovrebbero fornire tutti i dettagli chiave come URL e timestamp. Evita registri vaghi come "Scraping non riuscito!"

Raccomando inoltre di registrare un campione di record estratti completi, che consente di verificare a campione la qualità dei dati.

Infine, utilizza livelli di gravità univoci come INFO, AVVISO ed ERRORE in modo da poter filtrare in base alla gravità.

Tracciamento delle prestazioni

Oltre alla registrazione, monitora attentamente le prestazioni chiave e le metriche delle risorse come:

uso della CPU
Utilizzo della memoria
Larghezza di banda utilizzata
Latenza del raschiatore
Errori e tassi di blocco

Cerca eventuali picchi, cali o anomalie e registra questi eventi per l'analisi. Ad esempio, l’improvviso aumento della latenza richiede probabilmente un’indagine.

Idealmente, raccogli i parametri sia a livello di sistema che a livello di scraper. Ciò aiuta a isolare eventuali raschiatori specifici che consumano risorse eccessive.

Gestione rigorosa degli errori

Codifica i tuoi scraper per individuare e gestire tutti i possibili errori e casi limite, tra cui:

Errori HTTP come 404 o 503
Errori di connessione
Errori di timeout
Dati non validi o non corretti
Richieste bloccate

Ogni tipo di errore dovrebbe:

Essere registrato per l'analisi, idealmente con l'URL del problema.
Attivare la logica di nuovo tentativo appropriata, ad esempio indietreggiare dopo i blocchi.
Se gli errori persistono, sottoponili a revisione manuale.

L'analisi delle tendenze degli errori aiuta a identificare e risolvere i problemi persistenti.

Assicurati di gestire gli errori imprevisti in modo sicuro saltandoli e registrandoli, anziché bloccarli completamente. L'arresto anomalo comporta la perdita del lavoro in corso e richiede riavvii disordinati.

Notifiche e avvisi intelligenti

Configura notifiche in tempo reale per essere a conoscenza dei problemi non appena si verificano. Le notifiche comuni includono:

Avvisi e-mail per nuovi errori critici
Avvisi di allentamento o SMS per guasti al raschiatore
Notifiche al termine delle corse degli scraper

Assegna priorità e intensifica gli avvisi più importanti, ad esempio inviando messaggi agli sviluppatori in merito a guasti critici. Per le notifiche con priorità più bassa come il riavvio dello scraper, Slack o l'e-mail potrebbero essere sufficienti.

Puoi anche monitorare parametri chiave come l'utilizzo della CPU del server e ricevere avvisi quando superano le soglie. Ciò aiuta a individuare problemi come server con provisioning insufficiente.

Cerca di ricevere notifiche sui problemi entro 0-60 minuti per una risposta più rapida.

Campionamento e controlli dei dati

Infine, esamina periodicamente campioni dei tuoi dati raschiati per verificarne la qualità.

Le revisioni manuali integrano il monitoraggio automatizzato per individuare i problemi che sfuggono al controllo.

Dai la priorità alla revisione dei campioni provenienti da qualsiasi nuovo sito o raschiatore recentemente modificato. Gli scraper difettosi possono produrre dati errati per giorni prima di notare strane tendenze di analisi.

Dovresti anche rivedere in modo casuale l'1-2% dei record di scraper consolidati per individuare le regressioni.

Per miliardi di set di dati, rivedere ogni voce è poco pratico. Ma il campionamento dell'1-2% rende gestibile l'individuazione di potenziali bug di analisi mantenendo elevata la qualità dei dati.

Punti chiave per monitorare il successo dello scraping

Per concludere, ecco i miei migliori consigli per monitorare e mantenere progetti di scraping su larga scala:

Inizia bene – Testare e convalidare prima gli scraper su piccoli volumi di dati. Conferma che raccolgano i dati correttamente prima di espanderli.

Registrati rigorosamente – Registra metriche chiave, errori ed esempi di dati per individuare tempestivamente i problemi.

Gestire gli errori – Utilizzare una gestione completa degli errori e nuovi tentativi per ridurre al minimo le interruzioni.

Monitorare in modo proattivo – Osservare le anomalie delle prestazioni e le tendenze che indicano problemi.

Ricevi un avviso – Configura le notifiche per reagire immediatamente agli errori di scraping o agli errori di dati.

Esamina gli esempi – Controllare manualmente campioni di dati casuali per confermarne la qualità.

iterare – Utilizza le informazioni di monitoraggio per migliorare costantemente gli scraper.

Nessun raschietto è perfetto, soprattutto su larga scala. Ma seguendo questi passaggi, puoi individuare rapidamente i problemi e mantenere le tue pipeline di dati senza intoppi. I problemi di raschiatura diventano quindi piccoli urti piuttosto che grossi mal di testa!

Fammi sapere se hai altre domande sulle migliori pratiche di scraping su larga scala. Sono sempre felice di aiutare gli altri sviluppatori. Rimani frammentario!